Cuestionario sobre la anatomía de una canalización de datos moderna
Última actualización: 12 de septiembre de 2026
- ¿Qué debe comprobarse antes de volver a procesar offsets de Kafka?
- A) Si los registros necesarios siguen disponibles tras la retención/compactación
- B) Si Kafka deduplica automáticamente todos los sinks externos
- C) Si se eliminaron todas las entradas de procesamiento por lotes
- D) Si todos los eventos permanecen siempre para siempre
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Respuesta: A) Si los registros necesarios siguen disponibles tras la retención/compactación
Para volver a procesarlos se requieren datos de entrada retenidos y una recuperación coherente del estado. La semántica exactly-once de extremo a extremo también depende de las transacciones del sink, la idempotencia y los efectos externos.
- ¿Qué distingue ETL de ELT?
- A) Si se usa un data lake
- B) ETL transforma los datos antes de cargarlos en el destino; ELT los transforma después de cargarlos
- C) Si se usa Kafka
- D) ELT siempre es exacto y ETL siempre es aproximado
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Respuesta: B) ETL transforma los datos antes de cargarlos en el destino; ELT los transforma después de cargarlos
Mover datos depurados a un data warehouse no convierte por sí solo el proceso en ELT. Compruebe el orden de transformación y el destino.
- ¿Qué afirmación sobre la precisión del procesamiento por lotes y el streaming es correcta?
- A) El streaming siempre es aproximado
- B) El procesamiento por lotes siempre es exacto
- C) Depende de los datos tardíos, los duplicados, el estado y los contratos de salida; los resultados provisionales rápidos pueden ir seguidos de una finalización
- D) Los checkpoints hacen automáticamente que los efectos de una API externa sean exactly-once
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Respuesta: C) Depende de los datos tardíos, los duplicados, el estado y los contratos de salida; los resultados provisionales rápidos pueden ir seguidos de una finalización
Diseñe el tiempo de evento, los watermarks, el retraso permitido y la semántica del sink. Spark y Flink no se limitan cada uno a un solo modo de procesamiento.
- ¿Qué afirmación sobre las comprobaciones de compatibilidad de Schema Registry es correcta?
- A) Bloquean automáticamente todos los cambios de DDL de bases de datos y de semántica
- B) Validan las rutas de registro/serialización/CI donde se aplican, y aún hacen falta pruebas de consumidores
- C) Un solo registro garantiza automáticamente la compatibilidad transitiva entre todas las versiones
- D) Las reglas de compatibilidad eliminan la necesidad de comprobar la calidad de los datos
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Respuesta: B) Validan las rutas de registro/serialización/CI donde se aplican, y aún hacen falta pruebas de consumidores
Las rutas que omiten esas comprobaciones y los cambios de semántica empresarial requieren validación aparte. Compruebe el alcance de la configuración de compatibilidad backward/forward y transitiva.